文献类型：期刊文章

作　　者：张澍一[1] 陈松蹊[1,2] 郭斌[3,4] 王恒放[5] 林伟[2,6]

Shuyi Zhang;Songxi Chen;Bin Guo;Hengfang Wang;Wei Lin

机构地区：[1]北京大学光华管理学院,北京100871 [2]北京大学统计科学中心,北京100871 [3]西南财经大学统计研究中心,成都611130 [4]西南财经大学统计学院,成都611130 [5]Department of Statistics,Iowa State University,Ames,IA 50011,USA [6]北京大学数学科学学院,北京100871

出　　处：《中国科学：数学》

基　　金：科技部国家重点研发计划(批准号:2016YFC0207701,2016YFC0207702和2016YFC0207703);国家重点基础研究发展计划(批准号:2015CB856000);国家自然科学基金(批准号:71532001,71371016,11971390和11671018);北京市自然科学基金(批准号:Z190001);中央高校基本科研业务费专项资金(批准号:JBK1806002)资助项目。

年　　份：2020

卷　　号：50

期　　号：4

起止页码：527-558

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSCD、CSCD2019_2020、JST、PUBMED、RCCSE、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：虽然空气污染是由污染物排放到大气中造成的,但是由于气象条件会影响污染物的扩散,因而实际观测到的污染水平会受到气象条件的影响.因此,有效的空气质量管理要求污染评估指标和统计方法不受气象因素的干扰,并能准确客观地反映污染物浓度的变化.为了评估北京地区潜在污染物排放的变化,本文提出一种消除气象干扰的时空调整方法.通过控制气象条件,调整后的污染物时空平均浓度可以捕捉到潜在排放量的变化.本文提出具体调整均值的方法,并进行理论和数值分析,将此方法应用于北京地区的空气质量评估,揭示一些有趣的模式和趋势,这些结果可以用于空气质量评估和管理.

关 键 词：空气质量评估  气象混杂  非参数回归 时空调整  

分 类 号：X823]